Lagent es un framework enfocado en desarrolladores que permite crear agentes inteligentes sobre grandes modelos de lenguaje. Ofrece módulos de planificación dinámica que dividen tareas en subobjetivos, almacenes de memoria para mantener el contexto en sesiones prolongadas y interfaces de integración de herramientas para llamadas API o acceso a servicios externos. Con pipelines personalizables, los usuarios definen comportamientos del agente, estrategias de prompting, manejo de errores y análisis de resultados. Las herramientas de registro y depuración de Lagent ayudan a monitorear los pasos de decisión, mientras que su arquitectura escalable soporta despliegues locales, en la nube o empresariales. Acelera la construcción de asistentes autónomos, analizadores de datos y automatizaciones de flujo de trabajo.

LangGraph-Chatchat funciona como un plugin de gestión de memoria para el framework conversacional ChatChat, utilizando el modelo de base de datos en grafo de LangGraph para almacenar y recuperar el contexto de la conversación. Durante la ejecución, las entradas del usuario y las respuestas del agente se convierten en nodos semánticos con relaciones, formando un grafo de conocimiento completo. Esta estructura permite consultas eficientes de interacciones pasadas basadas en métricas de similitud, palabras clave o filtros personalizados. El plugin soporta la configuración de persistencia de memoria, fusión de nodos y políticas TTL, asegurando la retención de contexto relevante sin sobrecarga. Con serializadores y adaptadores integrados, LangGraph-Chatchat se integra de manera transparente en implementaciones de ChatChat, proporcionando a los desarrolladores una solución robusta para construir agentes IA con memoria a largo plazo, mejor relevancia de respuesta y manejo de flujos de diálogo complejos.

Letta es una plataforma integral de orquestación de agentes AI diseñada para capacitar a las organizaciones a automatizar flujos de trabajo complejos mediante trabajadores digitales inteligentes. Combinando plantillas de agentes personalizables con un potente constructor visual de flujos, Letta permite a los equipos definir procesos paso a paso, integrar una variedad de API y fuentes de datos, y desplegar agentes autónomos que manejan tareas como procesamiento de documentos, análisis de datos, compromiso con clientes y monitoreo de sistemas. Construida sobre una arquitectura de microservicios, ofrece soporte integrado para modelos de IA populares, control de versiones y herramientas de gobernanza. Paneles en tiempo real ofrecen insights sobre la actividad de los agentes, métricas de rendimiento y manejo de errores, asegurando transparencia y fiabilidad. Con controles de acceso basados en roles y opciones seguras de despliegue, Letta escala desde proyectos piloto hasta gestión de fuerza laboral digital a nivel empresarial.

El Sistema de Agentes Lingüísticos es un marco de Python de código abierto diseñado para construir agentes inteligentes que aprovechan modelos de lenguaje para planificar y ejecutar tareas. Incluye componentes para gestión de memoria, registro de herramientas, planificador y ejecutor, permitiendo a los agentes mantener contexto, llamar APIs externas, realizar búsquedas web y automatizar flujos de trabajo. Configurable mediante YAML, soporta múltiples proveedores de LLM, facilitando el prototipado rápido de chatbots, resúmers de contenido y asistentes autónomos. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad creando herramientas y backends de memoria personalizados, y desplegar agentes localmente o en servidores.

En su núcleo, LionAGI ofrece una arquitectura modular para definir y ejecutar etapas de tareas dependientes, dividiendo problemas complejos en componentes lógicos que se pueden procesar secuencial o paralelamente. Cada etapa puede aprovechar un prompt personalizado, almacenamiento de memoria y lógica de decisión para adaptar el comportamiento según los resultados anteriores. Los desarrolladores pueden integrar cualquier API LLM soportada o modelos autohospedados, configurar espacios de observación y definir mapeos de acciones para crear agentes que planifican, razonan y aprenden en múltiples ciclos. Herramientas integradas de registro, recuperación de errores y análisis permiten monitoreo en tiempo real y refinamiento iterativo. Ya sea para automatizar flujos de investigación, generar informes o orquestrar procesos autónomos, LionAGI acelera la creación de agentes inteligentes y adaptables con mínimo código repetido.

LLM-Agent es un marco ligero y extensible para construir agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Proporciona abstracciones para memoria de conversación, plantillas de prompts dinámicas e integración fluida de herramientas o APIs personalizadas. Los desarrolladores pueden orquestar procesos de razonamiento en múltiples pasos, mantener estado a través de interacciones y automatizar tareas complejas como recuperación de datos, generación de informes y soporte de decisiones. Al combinar la gestión de memoria con el uso de herramientas y planificación, LLM-Agent facilita el desarrollo de agentes inteligentes y orientados a tareas en Python.

Llongterm está diseñado para mejorar las aplicaciones y agentes de IA al proporcionar una solución robusta de memoria a largo plazo. Permite que la IA recuerde y recupere interacciones y detalles importantes durante largos períodos, mejorando así la eficiencia y precisión general de la IA. Con su compatibilidad con varios chatbots y agentes de IA, y características como memoria legible por humanos, mapeo de conocimiento y líneas de tiempo estructuradas, Llongterm representa un avance significativo en la tecnología de memoria de IA.

Maxun.dev es un marco de trabajo de IA sin código o de bajo código que permite a desarrolladores y empresas crear agentes inteligentes adaptados a tareas específicas. Los usuarios pueden definir flujos de trabajo a través de una interfaz visual, integrar fuentes de datos y APIs externas, y configurar módulos de memoria para comprensión contextual. La plataforma soporta orquestación de múltiples agentes, monitoreo en tiempo real y análisis de rendimiento para optimizar comportamientos. Con herramientas integradas de colaboración, control de versiones y despliegue con un clic, Maxun.dev simplifica todo el ciclo de vida, desde prototipos hasta producción, acelerando la automatización basada en IA en soporte al cliente, gestión de documentos y procesos empresariales.

MIDCA es una arquitectura cognitiva modular diseñada para soportar el ciclo cognitivo completo de los agentes inteligentes. Procesa entradas sensoriales a través de un módulo de percepción, interpreta datos para generar y priorizar metas, usa un planificador para crear secuencias de acciones, ejecuta tareas y luego evalúa resultados mediante una capa metacognitiva. El diseño de doble ciclo separa respuestas reactivas rápidas del razonamiento deliberado más lento, permitiendo que los agentes se adapten dinámicamente. La estructura extensible y el código abierto hacen de MIDCA la opción ideal para investigadores y desarrolladores que exploran toma de decisiones autónomas, aprendizaje y autorreflexión en IA.

MixAgent proporciona una arquitectura plug-and-play que permite a los desarrolladores definir prompts, conectar múltiples backends LLM e incorporar herramientas externas (APIs, bases de datos o código). Orquesta los ciclos de planificación y ejecución, gestiona la memoria del agente para interacciones con estado y registra el cadena de razonamiento. Los usuarios pueden prototipar rápidamente asistentes, buscadores de datos o bots de automatización sin construir capas de orquestación desde cero, acelerando el despliegue del agente de IA.

Versi0n está diseñado para capacitar a equipos y desarrolladores a automatizar flujos de trabajo complejos creando agentes inteligentes que puedan pensar, aprender y actuar de forma autónoma. A través de una interfaz intuitiva, puedes definir tareas paso a paso, establecer lógica de decisión e integrar servicios externos como CRM, bases de datos y plataformas de mensajería. Los agentes pueden procesar lenguaje natural, mantener el contexto mediante módulos de memoria y activar acciones en función de eventos o cronogramas. Con análisis integrados y registros, obtienes conocimientos sobre el rendimiento de los agentes y puedes optimizar su comportamiento con el tiempo. Ya sea para automatizar conversaciones de soporte al cliente, realizar extracción de datos o generar contenido de marketing, la arquitectura flexible de Versi0n se adapta a diversos casos de uso y escala con tu organización.

El Asistente de IA Multi-Agente es un marco modular en Python que orquesta múltiples agentes con GPT, cada uno asignado a roles discretos como planificación, investigación, análisis y ejecución. El sistema soporta envío de mensajes entre agentes, almacenamiento de memoria e integración con herramientas y APIs externas, permitiendo la descomposición de tareas complejas y la resolución colaborativa de problemas. Los desarrolladores pueden personalizar el comportamiento de los agentes, agregar nuevos conjuntos de herramientas y configurar flujos de trabajo mediante archivos de configuración sencillos. Aprovechando el razonamiento distribuido entre agentes especializados, el marco acelera investigaciones automatizadas, análisis de datos, soporte para decisiones y automatización de tareas. El repositorio incluye implementaciones y plantillas de ejemplo, permitiendo crear rápidamente prototipos de asistentes inteligentes y trabajadores digitales capaces de manejar flujos de trabajo de extremo a extremo en negocios, educación y entornos de investigación.

El Seguimiento Visual Multi-Agente implementa un sistema de seguimiento distribuido compuesto por agentes inteligentes que comunican para mejorar la precisión y robustez en el seguimiento de objetos en video. Los agentes ejecutan redes neuronales convolucionales para detección, comparten observaciones para manejar oclusiones y ajustan los parámetros de seguimiento mediante aprendizaje por refuerzo. Compatible con conjuntos de datos de videos populares, soporta entrenamiento e inferencia en tiempo real. Los usuarios pueden integrarlo fácilmente en flujos existentes y extender comportamientos de agentes para aplicaciones personalizadas.

Neocortex es una plataforma de IA basada en la web que actúa como un centro de conocimientos personal y gestor de tareas. Almacena y recupera información usando memoria a largo plazo, crea agentes inteligentes para gestionar investigación, resumen y tareas de planificación, y se integra con documentos, calendarios y APIs. Los usuarios pueden interactuar mediante chat para consultar ideas pasadas, generar informes y delegar flujos de trabajo a agentes personalizados. Neocortex perfecciona continuamente el contexto, ofrece recordatorios proactivos y soporta la colaboración en equipos.

Camel AI es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes inteligentes. Ofrece abstracciones para encadenar grandes modelos de lenguaje, integrar herramientas y APIs externas, gestionar gráficos de conocimiento y persistir memoria. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo multi-agente, descomponer tareas en subplanes y monitorear la ejecución mediante CLI o interfaz web. Basado en Python y Docker, Camel AI permite intercambiar sin problemas proveedores LLM, plugins de herramientas personalizados y estrategias de planificación híbridas, acelerando el desarrollo de asistentes automatizados, pipelines de datos y flujos de trabajo autónomos a gran escala.

Julep AI Responses es un framework para agentes de IA entregado como SDK de Node.js y plataforma en la nube. Los desarrolladores inicializan un objeto Agent, definen manejadores onMessage para respuestas personalizadas, gestionan el estado de la sesión para conversaciones contextuales e integran plugins o APIs externas. La plataforma administra el hosting y escalado, permitiendo prototipado rápido y despliegue de chatbots, agentes de soporte al cliente o asistentes internos con mínimo esfuerzo.

OpenAGI ofrece un entorno unificado para crear agentes de IA autónomos que realizan tareas como extracción de datos, procesamiento de documentos, automatización de soporte al cliente y asistencia en investigación. Los usuarios pueden configurar comportamientos de agentes mediante flujos de trabajo visuales, integrar cualquier endpoint de LLM y desplegar agentes en producción con monitoreo y registro integrados. La plataforma agiliza las pruebas iterativas, la colaboración y la escalabilidad, permitiendo un despliegue rápido de soluciones de automatización inteligente.

SendCall.AI ofrece una plataforma innovadora para automatizar llamadas a través de agentes avanzados impulsados por IA. Estos agentes pueden llevar a cabo conversaciones continuas, similares a las humanas, lo que los hace altamente efectivos para ventas, entrevistas de recursos humanos, servicio al cliente y más. Con capacidades que incluyen memoria infinita, recuerdo perfecto y la posibilidad de realizar acciones autónomas, SendCall.AI enriquece las interacciones del usuario y la eficiencia operativa. La plataforma soporta una amplia gama de aplicaciones, incluyendo la resolución de problemas y el compromiso con los clientes, asegurando que las empresas puedan sobrepasar fácilmente sus objetivos de comunicación.

Agentic AI proporciona un entorno completamente basado en la web donde los usuarios definen objetivos para agentes autónomos. Cada agente analiza las metas, selecciona las herramientas o APIs apropiadas, ejecuta tareas en secuencia y se adapta en función de resultados intermedios. La plataforma incluye gestión de memoria para mantener el contexto, un panel de control en tiempo real para monitorear el progreso y configuraciones de agentes personalizables. Los agentes pueden interactuar con servicios externos, obtener datos, generar informes y realizar decisiones automáticas para optimizar cargas operativas.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) es un framework ligero y extensible para crear agentes de IA autónomos en entornos Node.js y navegador. Permite definir comportamientos del agente, integrarse con APIs de modelos de lenguaje grandes como OpenAI y Hugging Face, y orquestar flujos de trabajo de ejecución de herramientas de múltiples pasos. El framework soporta backend de memoria personalizables para conversaciones con estado, registro de herramientas para búsquedas web, operaciones con archivos y llamadas a API externas, además de estrategias de decisión plug-in. Con Taiat, puedes prototipar rápidamente agentes que planifican, razonan y ejecutan tareas de manera autónoma, desde recuperación de datos y resumen hasta generación automática de código y asistentes conversacionales.